import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from model import *

# 定义训练的设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")  # 如果电脑上有GPU，就是用GUP进行训练，否则使用CUP训练
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.MNIST("../MNIST_dataset", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                        download=True)  # 下载训练集，并将其类型由PIL Image转化为Tensor
test_data = torchvision.datasets.MNIST("../MNIST_dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                       download=True)  # 下载测试集
# length长度
train_data_size = len(train_data)  # 训练集的长度（照片的张数）
test_data_size = len(test_data)  # 测试集的长度（照片的张数）
print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度为：{}".format(test_data_size))

# 利用DataLoader来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)  # 加载训练集，每次训练输入64张图片，shuffle表示对训练集中的图片进行打乱
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)

# 搭建神经网络
model = MLP()  # 调用搭建好的网络模型
model = model.to(device)  # 让模型在定义好的设备上运行

# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  # 定义损失函数，这里用的交叉熵损失（因为是分类问题）
loss_fn = loss_fn.to(device)  # 让损失函数在定义好的设备上运行

# 优化器
learning_rate = 1e-2  # 将学习率设置为0.01
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), learning_rate)  # 选择优化器，使用随机梯度下降法进行优化。并将模型的参数和学习率输入进去

# 设置训练网络的一些参数

# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮数
epoch = 50

# 添加tensorboard
Writer = SummaryWriter("logs_MLP_MNIST")  # 使用tensorboard来显示最后得到的训练损失，测试损失，以及测试准确率
for i in range(epoch):  # 训练遍历20轮
    print("---------第{}轮训练开始---------".format(i + 1))
    # 训练集损失
    total_loss_step = 0
    # 训练步骤开始
    model.train()  # 表示模型开始训练
    for data in train_dataloader:  # 开始每一批次的遍历，每次都是选择64张图片输入
        imgs, targets = data  # 获取每次训练的图片及其标签
        imgs = imgs.to(device)  # 让数据在定义好的设备上运行
        targets = targets.to(device)
        outputs = model(imgs)  # 调用模型，输入图片，得到预测结果
        loss = loss_fn(outputs, targets)  # 根据预测结果与真实标签计算损失

        # 优化器优化模型
        optimizer.zero_grad()  # 在进行梯度下降之前，先将模型里面的梯度参数置0
        loss.backward()  # 损失函数进行反向传播，计算出各参数的梯度
        optimizer.step()  # 使用优化器进行梯度下降，即：theta=theta-alpha*deta
        total_train_step = total_train_step + 1  # 训练次数加1，用于记录训练了多少次
        if total_train_step % 100 == 0:  # 没训练100次，记录以下这次的损失
            print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step, loss.item()))  # 原本输出的loss是tensor型，使用.item()可以让输出变成单独的数字
            Writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step)  # 将结果保存到tensorboard中

    # 测试步骤开始
    model.eval()  # 表示模型开始测试
    total_test_loss = 0  # 初始化整体测试集上的损失
    total_accuracy = 0  # 初始化整体测试集上的准确率
    with torch.no_grad():  # 表示不在测试集上进行梯度计算
        for data in test_dataloader:  # 同训练集注释
            imgs, targets = data
            imgs = imgs.to(device)
            targets = targets.to(device)
            outputs = model(imgs)
            loss = loss_fn(outputs, targets)
            total_test_loss = total_test_loss + loss.item()  # 将每一次的损失进行累加，从而计算出整体测试集上的损失
            accuracy = (outputs.argmax(
                1) == targets).sum()  # outputs.argmax(1)表示选出每一行预测结果中的最大值所在的位置，然后和真实位置比较，如果相等，则表示预测是正确的，将所有的正确数量进行相加。
            total_accuracy = total_accuracy + accuracy.item()  # 将每一次正确的数量累加，得出整个测试集上正确的个数

    print("整体测试集上的Loss:{}".format(total_test_loss))
    print("整体测试集上的正确率：{}".format(total_accuracy / test_data_size))  # 总正确个数除以测试集的长度，表示准确率
    total_test_step = total_test_step + 1
    Writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss, total_test_step)  # 将整体损失保存到tensorboard中
    Writer.add_scalar("test_accuracy", total_accuracy / test_data_size, total_test_step)  # 将准确率保存到tensorboard中

    torch.save(model, "mlp_{}.pth".format(i))  # 将训练好的模型及其参数进行保存
    print("模型已保存")

Writer.close()  # 关闭tensorboard
